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關鍵技術革新發展的衝擊──數位化與德國「勞動4.0白皮書」的啟示

Updated: Sep 7, 2023


撰文:李健鴻教授(中國文化大學-勞動暨人力資源學系)、吳奕辰(TSH科學家)[1]


從一萬年前人類開始使用青銅器材料來進行農作,到兩、三百年前的工業革命使用機器替代人力,歷史上每一次的關鍵技術的革新發展,都改變人類的經濟生產模式,並汰除一些既有的工作與催生一些新興的工作。在臺灣,不論是上個世紀開始的重化工業與半導體投資設廠,或是本世紀開始的數位化浪潮與人工智慧的開發,都已經或正在改變整體經濟結構與就業市場。面對這一波又一波的技術革新,如何讓人人都有工作而不被市場淘汰,如何確保體面的薪資與社會保障,如何提供銜接市場的培訓,以及企業如何改變運作模式…等,是整個國家的經濟發展的同時,必須顧及的勞動面向。


2050淨零排放路徑的實踐過程中,也將會出現類似的需求,因為包含再生能源、氫能、儲能、節能、碳捕捉利用及封存、電動及無碳運具、資源循環…等關鍵戰略中,都涉及新技術的開發與應用,從而影響高碳排產業,以及更廣大的就業市場。本文以近年興起的數位科技與數位化轉型為例,搭配德國針對數位化趨勢而出版的《勞動4.0白皮書》(Re-imagining work: White paper, work 4.0) 的內容,探究新技術的革新與發展如何帶動新的趨勢與挑戰,需要什麼樣的政策來應對,並從中反思他們對勞動市場的衝擊,從而找尋能夠提供給淨零路徑中的公正轉型的啟示。


工業4.0與勞動4.0

德國聯邦政府在2011年公布的高科技戰略架構中,提出由網路科技驅動「第四次工業革命」的「工業4.0」計畫,與於過去的三次工業革命相較,主要區別如圖一:


圖一、歷次工業革命主要變革

與先前生產模式相較之下,工業4.0擁有高度自動化與網絡化的供應鏈,在虛擬與真實的整合系統中,進行高度效率與高度彈性的生產,從而整合客戶的期望,製造出多樣的產品。換言之,工業4.0的特色比較不是「創造」新的技術,而是「整合」既有的技術、銷售與產品體驗,建立具有適應性、資源效率、人因工程學[2]的智慧工廠 (Smart Factory),而這個「整合」的基礎就是智慧化的虛實整合系統 (Cyber-Physical System,CPS)、物聯網(Internet of Things,IoT)、以及智慧化的感測器網路,將真實世界與虛擬世界相連接。


在工業4.0所帶來的生產模式變革過程中,人的生活、工作型態與組織、就業機會也受到巨大的衝擊,從而使得勞動者個人以及整體就業環境也必須有所因應,形成所謂的「勞動4.0」,與過去的區別如圖二:

圖二、勞動變革歷程

德國勞動4.0綠皮書與白皮書的發問

因應工業4.0而出現的勞動模式,德國聯邦政府在2015年公布「勞動4.0綠皮書」,提出六項具體問題來啟動「社會對話」[3],對話的成果再彙整形成「勞動4.0白皮書」。首先,是如何使人人皆有工作,並確保未來的就業(包含長期失業者、低技能者、身心障礙者、移民者…等就業弱勢族群)?在技術變革的衝擊之下,現有的就業率可能難以維持,遑論提升,因為某些職業與產業會被汰除,或產生新的專業技能需求。因此,需要有額外的政策措施來滿足勞動人口的就業需求。而這些政策措施如何制定,則仰賴於盤點各項社會需求領域與產業可能衍生哪些新的就業機會。


其次,是就業或個人生命歷程節奏如何在衝擊之下改變?這不僅牽涉勞動政策,也包含社會政策。數位化之下的技術創新,創造了更多的工作與時間彈性,而非典型就業關係的出現,更使得每個人在不同的人生階段可以選擇不同的工時模式樣態。這就會產生更大範圍的社會文化變遷,從而需要額外的法規制度,使個人的生活可以得到保障、使勞動契約適用於不同人生階段間的銜接過渡期、使企業與受僱者的利益能被兼顧,以及使不同產業或不同規模的企業都能適用。


第三,是數位化帶來社會市場經濟的重新組裝之下,如何確保公平的薪資給付與社會保障?前述的非典型就業型態以及不同人生階段(重新)進入就業市場的過渡期都會有各種風險出現,因此需要有特定的勞動市場政策來應對,包含強化工會與雇主協會的原有功能,並讓其締結的社會夥伴關係在劇烈變動的勞動世界中繼續維持;以及一些能確保法定退休與社會保險退休年金的長期策略。


第四,是如何提供終身的專業人力?這是關於未來專業人力培訓的問題,尤其對中小企業而言,需要一些鼓勵機制與誘因,協助較不具專業技能的勞工參與繼續教育,從而提升職能成為專業人力。更廣泛而言,企業與薪資政策機制也要和政府的繼續教育有系統性地連結,建立繼續教育文化。


第五,是在未來勞動世界中的我們將如何工作?勞動法中的許多基本概念在數位化的工作環境中可能不再適用,需要有相應的調整,才能實現「勞動的人性化」,例如透過線上平臺提供服務的勞動者,是否可視為是獨立的承攬勞動者,就有不同的觀點。


最後,是未來成功的企業將如何運作?就業者期盼的優質企業文化是能提供符合就業者期待與能力的位置,但這也必須兼顧企業的觀點。此外,數位化帶來企業管理變遷,並增加民主參與決策的選項,甚至有合作社或社會企業等新企業形態的出現,這些是否能夠鞏固永續的經濟文化,以及能創造優質的就業機會,都需要進一步探究與思考。

工業4.0之下的臺灣勞動市場衝擊

在數位化引發勞動市場衝擊的各項議題之中,全球各國近期高度關注的是AI人工智慧。對臺灣而言,最大的衝擊將會是在製造業,由AI協助人類完成原本無法解決的問題,或是降低判斷上的偏差,因此包括焊接、裝配、組裝等原本需要大量人力的工作,都會被大量取代。在觀光餐飲業,包括服務員、櫃檯、食材準備、餐桌與餐具擺設等也會被大量取代。運輸產業的衝擊則至少包含維修、駕駛、資訊提供等工作。農林漁牧業以及醫療照護產業也分別會有程度不一的影響。並且,不只是藍領工作,一些白領工作,例如人資也開始導入AI,儘管在招募工作上面臨潛在的歧視問題,然而演算法以及精密技術已經逐漸被應用於追蹤員工生產力。


然而從另一個角度來看,智慧聯網生產也被視為可以填補部分國家和地區的勞動力不足、創造許多新的就業機會、以及推動進一步的經濟成長。臺灣製造業的智慧自動化,以機器換人的速度持續加快。智慧聯網生產領域也開始擴及IT產業、半導體製造、塑膠化學加工、電子零組件、精密機械、汽車零配件、油氣開發與航太製造等;商業服務業則已出現「無人商店」或「無人旅館」,儘管市場反應以及服務效率都仍有提升的空間。根據國家發展委員會2022-2024年重點產業人才供需調查及推估,「智慧機械」產業每年新增人才需求約1.5 萬人。[4]此外,在COVID-19疫情影響下,醫療生技產業大量導入AI技術,而應用在醫療照護領域也將快速成長,從而增加大量人才需求。[5]


因此我們可以看到,數位化以及近期的AI發展所形成的工業4.0,將使勞動市場將出現「就業兩極化」的趨勢,因此相應的勞動4.0的模式如何建構,就成為關鍵的課題。在這兩極化的發展中,製造業擴大導入AI智慧聯網生產型態,大幅增加相關職務的各種專業人才的僱用需求,創造許多新的就業機會;然而與此同時,部份的勞工也受到排擠,工作機會逐漸流失,尤其是低技能的基層勞工。整體而言,未來擴大生產與服務的智慧化型態之後,只具備一種技能的勞動者,將不足以因應未來的發展;他們必須具備整合跨領域專業知識的能力,整合發展出獨特的特色。


德國勞動4.0白皮書的啟示

德國勞動4.0白皮書提出「重新想像工作 (re-imagining work)」的呼籲,指出數位化轉型過程必然產生衝突,而這些對於就業市場的挑戰[6],都是由不同的價值觀和利益塑造。如果我們期待的轉型是要為社會帶來最大的繁榮,並讓最多的人分享其利益,那就必須在許多領域展開對話與協商,尤其針對前述從綠皮書到白皮書的六項發問,一起尋找新的社會解方。白皮書進一步提出四項關鍵原則做為持續對話的基礎,也值得我們在進行淨零轉型的路上參考:


  1. 若我們希望成為一個持續創新的學習型社會,那我們也必須在其中承擔新的風險

  2. 福利國家必須顧及公民的整個生命歷程,因此工作和福祉必須一起考慮

  3. 集體談判自主權和共同決策仍是數位化經濟中的重要制度

  4. 所有規則和原則(無論是國家制定或以集體談判而程),都必須被企業或組織接受實施


而對於政府和學界而言,「重新想像」的過程勢必仰賴更完整的數據庫,以及從這些數據定期產生的報告。同時也需要研究進一步的誘因措施和工具,以支持社會中形成夥伴關係、增加集體談判的範圍、以及廣泛建立工會。為了進一步傳播轉型相關的知識和資源,政府也應該資助成立地區型的「創新和諮詢中心」,提供技術和社會創新的資訊和建議。這些中心可以成為一種「實驗空間」,在學術的支持下形成跨領域研究,並將產出的成果與中央及地方政府及社會利害關係人共同討論,例如法規條款的變更、戰略性的公共資金投資標的、人─科技─組織的新形態交互關係、新商業模式和組織形式中的尊嚴工作原則等。


總而言之,不論是AI人工智慧帶來的工業4.0,還是淨零轉型帶來的綠色就業,我們都需要進行更廣泛的研究與對話,才能在關鍵技術持續革新發展帶來的衝擊之下,針對勞工的就業、全民的福祉以及社會保障制度的改革方向達成共識。




註解

  1. 本文由李健鴻教授提供簡報,再由吳奕辰博士增修與改寫而成。插圖由張朝翔繪製。

  2. 人因工程學研究人和機器及環境在工作、家庭、休假等不同場域中如何中相互作用,試圖提升工作效率、改善人的健康、加強安全和舒適等,涉及解剖學、生理學和心理學等多項專業領域。

  3. 這裡的「社會對話」包括:(1)邀請各協會團體、工會團體與企業代表回應綠皮書的內容;(2)舉辦專業性的工作坊;(3)委託學者進行學術研究;(4)在各地召開一系列「公眾直接對話活動」,蒐集民眾對綠皮書的意見。

  4. 包括電控系統、機器人機電整合、工具機機械設計、機械設計、智慧生產、工具機軟體人機介面、機器人感知系統、物聯網應用及資訊安全等9類工程師,以及CNC銑床車床程式設計人員、自動控制工程人員與巨量資料分析師等。

  5. 包括AI應用工程師、專業領域應用工程師、資料工程師、AI與資料科學家、AI專案經理等。

  6. 例如彈性化的工作模式、自動化與保障就業的潛在衝突、大數據創造的新商業模式與新工作形式的影響等。



 

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